Publication:
Multiomics data integration to identify new molecular biomarker candidates for irritable bowel syndrome and polycystic ovarian syndrome

dc.contributor.advisorKASAVİ, Ceyda
dc.contributor.authorGezer, Ebrar
dc.contributor.departmentMarmara Üniversitesi
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü
dc.contributor.departmentBiyomühendislik Anabilim Dalı
dc.date.accessioned2026-01-16T08:23:19Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractHuzursuz bağırsak sendromu (HBS) ve polikistik over sendromu (PKOS), insan sağlığını olumsuz etkileyen kronik hastalıklardır ve çevresel, endokrin ve genetik faktörlerin karmaşık etkileşimi sonucunda ortaya çıkmaktadır. Genellikle ergenlik döneminde başlayan PKOS’un, şeker hastalığı, yüksek tansiyon ve kalp-damar hastalıkları gibi metabolik sorunlarla ilişkili olduğu gösterilmiştir. Öte yandan, HBS’nin sindirim sağlığını önemli ölçüde etkilediği, şişkinlik, bağırsak alışkanlıklarında değişiklik ve karın ağrısı gibi belirtilere yol açtığı bilinmektedir. Her iki hastalığın tanısında belirtilerin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi kritik öneme sahiptir. PKOS, düzensiz âdet döngüleri, erkek tipi hormonların artışı ve yumurtalıklarda kist varlığı ile tanımlanırken, HBS tanısı bağırsak şikâyetlerinin sıklığı ve niteliğine dayanarak konulmaktadır. Her iki hastalığın klinik tablosunun yaş, ırk ve kilo gibi etmenlere bağlı olarak değişkenlik gösterdiği bilinmektedir. PKOS ve HBS’nin altında yatan moleküler mekanizmaların kapsamlı bir şekilde anlaşılması, etkili terapötik müdahalelerin geliştirilmesi açısından büyük önem arz etmektedir. Bu tezin amacı, her iki hastalığın tedavisine yönelik yeni moleküler belirteçleri ve ilaç adaylarını keşfetmektir. Bu doğrultuda, gen ekspresyon verilerinin meta-analizi gerçekleştirilmiş ve PKOS ile HBS’ye özgü farklı olarak eksprese edilen genler (DEG’ler) belirlenmiştir. Aşırı temsil analizi uygulanarak, bu hastalıkların moleküler mekanizmalarındaki benzerlikler ve farklılıklar ortaya konmuştur. Dahası, transkriptom verilerinin insan biyolojik ağları ile bütünleştirici analizi, çeşitli seviyelerde moleküler imzalar belirlemiştir. PKOS ve HBS ile ilişkili proteomik, metabolik, düzenleyici ve sinyal iletimine dair unsurlar tespit edilmiş ve kapsamlı etkileşim haritalarının oluşturulması ve analizi yoluyla kilit moleküller belirlenmiştir. Ayrıca, ilaç yeniden konumlandırma analizi sonucunda PKOS için 15, HBS için 20 olmak üzere toplamda 35 ilaç adayı belirlenmiş ve bunlardan 12’sinin her iki hastalık için ortak olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak, bu araştırma, PKOS ve HBS’nin moleküler mekanizmalarını aydınlatmış, yeni belirteç molekülleri ve potansiyel ilaç adaylarını ortaya çıkarmıştır.
dc.description.abstractIrritable bowel syndrome (IBS) and polycystic ovarian syndrome (PCOS) are chronic diseases that adversely affect human health. A complex interplay of environmental, endocrine, and genetic variables leads to their aetiology. It has been demonstrated that women with PCOS, which usually appears in adolescence, are more likely to develop metabolic problems such as diabetes, hypertension, and cardiovascular disease. Also, it has been demonstrated that IBS significantly affects digestive health, resulting in symptoms including bloating, changed bowel patterns, and abdominal pain. A comprehensive evaluation of symptoms is imperative for the diagnosis of both conditions. PCOS is characterised by irregular menstrual cycles, elevated male hormone levels, and the presence of ovarian cysts, while IBS is diagnosed based on the frequency and nature of gastrointestinal symptoms. The presentation of both syndromes is known to vary according to age, race and weight. Developing effective therapy approaches requires a thorough knowledge of the molecular processes causing PCOS and IBS. Finding new molecular signs and potential drugs to treat both diseases was the objective of this study. This was accomplished by performing a meta-analysis of transcriptome data, which identified differentially expressed genes (DEGs) correlated with both PCOS and IBS. The application of over-representation analysis has revealed both the similarities and alterations in the molecular mechanisms that underpin these disorders. Furthermore, integrative analysis of transcriptome data with human biological networks indicated molecular signatures at various levels. Proteomic, metabolic, regulatory and signalling elements implicated in PCOS and IBS were identified, and key molecules were determined through the construction and analysis of the comprehensive interaction maps. In addition, a drug repositioning analysis yielded a total of 15 and 20 drug candidates for PCOS and IBS, respectively, with 12 drugs being common to both. In conclusion, this research elucidated the molecular mechanisms and revealed novel marker molecules and potential drugs for both conditions.
dc.format.extentXII, 68 sayfa : şekil, tablo, grafik
dc.identifier.urihttps://katalog.marmara.edu.tr/veriler/yordambt/cokluortam/9A/682c877e9aa01.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11424/303131
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectBioengineering
dc.subjectBioinformatics
dc.subjectBiomarkers
dc.subjectBiotechnology
dc.subjectBiyobelirteçler
dc.subjectBiyoenformatik
dc.subjectBiyoinformatik
dc.subjectBiyomühendislik
dc.subjectBiyoteknoloji
dc.subjectDrug Candidates
dc.subjectEnrichment Analysis
dc.subjectGen ifadesi analizi
dc.subjectGene expression analysis
dc.subjectİlaç Adayları
dc.subjectmicroRNAs
dc.subjectmikroRNA'lar
dc.subjectPolikistik over sendromu
dc.subjectPolycystic ovary syndrome
dc.subjectprotein-protein etkileşimi
dc.subjectprotein-protein interaction
dc.subjectreceptors
dc.subjectreseptörler
dc.subjecttranscription factors
dc.subjecttranskripsiyon faktörleri
dc.subjectzenginleştirme analizi Bioinformatics
dc.titleMultiomics data integration to identify new molecular biomarker candidates for irritable bowel syndrome and polycystic ovarian syndrome
dc.titleHuzursuz bağırsak sendromu ve polikistik over sendromu için yeni moleküler biyomarker adaylarının belirlenmesi ve multiomik veri entegrasyonu
dc.typemasterThesis
dspace.entity.typePublication

Files

Collections